6 курс / Медицинская реабилитация, ЛФК, Спортивная медицина / Успехи геронтологии 2010 №03. Том 23

Новые молекулярно-генетические методы существенно расширили возможности быстрого и эффективного исследования генома человека и открыли новые подходы для изучения его роли в развитии мультифакторных (сочетанных) заболеваний (МФЗ), в идентификации генов-кандидатов функциональных генетических модулей (генных сетей) частых МФЗ. Рассматривается решающая роль предиктивной медицины в реализации последних достижений геномики в области досимптоматического выявления лиц с наследственной предрасположенностью к различным МФЗ и их своевременная профилактика как непременное условие активного долголетия. Отмечен значительный прогресс геномики в изучении генетических факторов старения, выяснении сложной иерархии метаболических путей стареющего организма, взаимодействии генов и транскрипционных факторов. Успехи предиктивной медицины в области фармакогеномики, нутригеномики, спортивной геномике и в геномике старения вселяют надежды на реальный прогресс в решении проблемы сохранения активного долголетия.

Ключевые слова: геномика старения, мультифакторные заболевания, функциональные генетические модели, предиктивная медицина

Продолжительность жизни человека, его активное долголетие являются важным интегративным показателем состояния здоровья. Факторы, определяющие индивидуальную продолжительность жизни, весьма разнообразны и могут быть разделены на внешние и внутренние. Первые включают питание, образ жизни, социальную обстановку, уровень и качество медицинского обслуживания. Вторые касаются, прежде всего, наследственности человека, его генов, контролирующих программу индивидуального развития. В приложении к популяции вклад наследственных факторов в продолжительность жизни традиционно оценивается величиной генетического груза, то есть присутствием в ней доли генетически неполноценных особей, подлежащих естественному отбору на разных стадиях развития. Генетически обусловленное бесплодие, спонтанные аборты, генные и хромосомные болезни и, наконец, многочисленные мультифакторные (сочетанные) заболевания (МФЗ) с выраженной наследственной предрасположен-

ностью рассматриваются как проявления генетического груза. Расшифровка генома человека и углубленные молекулярные исследования генетического полиморфизма убеждают в несовершенстве генома, в наличии в нем слабых звеньев, определяющих предрасположенность каждого человека к различным заболеваниям и, в конечном счете, определяющих продолжительность жизни.

Изучению действия разных экзогенных факторов на организм человека, вклад которых в продолжительность жизни, по некоторым оценкам, составляет до 70 %, посвящена обширная литература [1]. После расшифровки генома человека большое внимание уделяется роли наследственного компонента в процессах старения. К настоящему времени на эту тему уже накоплено много данных, суммированных в многочисленных обзорах и фундаментальных монографиях [1, 2, 4–6]. Идентифицированы многочисленные гены «биологических часов», аллельные варианты которых ассоциированы с продолжительностью жизни многих модельных организмов и человека [7], а также гены «слабого звена», предрасполагающие к разным МФЗ, существенно влияющим на продолжительность жизни и сокращающим период активного долголетия [2, 3].

В последние годы получены принципиально новые данные, позволяющие значительно углубить понимание биомеханизмов старения. Появление более эффективных методов геномного скрининга сделало возможным широкомасштабный поиск генов, ассоциированных со старением, продолжительностью жизни и экогенетическими МФЗ. Описанию последних достижений геномики в области геронтологии и посвящен настоящий обзор.

1.Инсулиновый сигнальный путь и ограничение энергетической ценности питания

Хорошо известно, что метаболические угнетения инсулинового сигнального пути — ИСП (инсулин/IGF-1-IGFr) или мутации соответ-

ствующих генов, снижающие их активность, ведут к увеличению продолжительности жизни самых разных организмов, включая человека [1]. Так, в исследованиях на долгожителях (100 лет и более) евреев-ашкенази достоверно чаще, чем в популяции, отмечались мутации в гене-рецепторе инсулиноподобного фактора роста (IGFr1), участвующего в регуляции процессов роста, развития и дифференциации клеток и тканей. Концентрация IGF1 в сыворотке таких лиц была на 37 % выше нормы. Женщины с такой мутацией оказались, в среднем, на 2,5 см ниже ростом участниц контрольной группы [30].

Мутации, которые угнетают ИСП или усиливают активность генов семейства сиртуинов (SIRT) [28], реализуют свой эффект через активацию транскрипционных факторов семейства FOXO (Forkhead box transcription factors), исполняющих роль сенсоров ИСП. Именно для генов этого семейства недавно получены прямые данные, доказывающие их важную роль в процессах старения. В исследованиях на 213 субъектах в возрасте 96 лет и старше были изучены особенности полиморфизма пяти генов долгожительства: ADIPOQ, FOXO1A, FOXO3A, SIRT и COQ7 [33]. Только для одного из них, а именно для гена FOXO3A, была показана высоко достоверная корреляция с возрастом всех трёх аллелей этого гена. Самая высокая достоверность (p<0,0001; OR=2,75) была отмечена для аллеля FOXO3A3. При этом наличие двух копий этого аллеля оказывало вдвое более сильный «протективный эффект в отношении здоровья» и долгожительства. Так, при массовом обследовании в соответствии со шкалой здоровья B. J. Willcox [32] носители благоприятного редкого G-аллеля этого гена имели значительно выше коэффициент здоровья, чем носители более частого Т-аллеля. Известно, что FOXO3A является медиатором эффекта инсулина и подобно генам семейства SIRT, обеспечивает защиту клеток от оксидативного стресса, активируя экспрессию гена супероксиддисмутазы SOD2.

Новые интересные данные получены и в отношении такого, по сути, единственного хорошо доказанного негенетического фактора, задерживающего старение и удлиняющего продолжительность жизни, как ограничение энергетической ценности питания (ОЭЦП). Несмотря на то, что этот феномен известен уже более 70 лет, точный биомеханизм его действия остается до конца не выясненным. В настоящее время экспериментально установлено, что действие ОЭЦП реализуется че-

рез ИСП, причем важная роль в снижении активности этого пути отводится активации семейства генов SIRT. Непосредственным акцептором сигналов ИСП на пролиферацию и дифференциацию клеток является другой сигнальный путь RAS– TOR–S6K, защищающий клетку от теплового и оксидативного стрессов [31]. Ключевым ферментом, блокирующим данный сигнальный путь, является серин/треонин киназа, кодируемая геном RIM15, активация которого в случае хронического ОЭЦП ведет к значительному увеличению продолжительности жизни. Наряду с этим, серин/ треонин киназа активирует факторы транскрипции GIS1 и MSN2/.4, определяющие устойчивость к стрессу благодаря активации гена митохондриальной супероксиддисмутазы (MnSOD2), что также положительно влияет на увеличение продолжительности жизни.

Таким образом, ОЭЦП активирует ген RIM15, продукт которого обеспечивает активацию генов, определяющих вступление клеток в фазу G0 и защиту от стресса, подавляет экспрессию одних факторов транскрипции (RAS–TOR–S6K) и активирует другие (GIS1 и MSN2/.4). Делеция самого гена RIM15 нивелирует позитивный эффект ОЭЦП на продолжительность жизни. Схема метаболических путей и генных сетей, включающих ген RIM15, приведена на рис. 1. Важно подчеркнуть, что основные данные этих исследований получены на дрожжах, однако они хорошо воспроизводятся на мышах и можно предполагать, что в значительной мере справедливы для человека [31].

2. Оксидативный стресс и свободные радикалы

Теория оксидативного стресса и свободных радикалов — одна из широко известных гипотез старения, акцент в которой сделан на повреждающий эффект свободного кислорода и свободных радикалов на все жизненно важные компоненты клетки (нуклеиновые кислоты, ядро, белки, митохондрии, мембраны) [1]. Исследования последних лет, однако, позволяют по-новому взглянуть на эту теорию. Так, в частности, установлено, что свободные радикалы воздействуют непосредственно на компоненты сигнальных путей, вовлеченных в процессы старения. На моделях мышей, лишенных генов антиоксидантной защиты, было показано, что они действительно стареют быстрее обычного, однако уровень инсулина у них существенно выше нормы, что, по-видимому, связано со стимуляцией свободными радикалами выработки этого гормона β-клетками поджелудочной железы [34].

3. Клеточное старение

Важнейшим фактором старения организма является прогрессивное накопление с возрастом неделящихся, переживающих клеток (гипотеза

ǦȦȔȤșȡȜș

Рис. 2. «Зеленая теория старения» (по R. G. A. Faragher et al., 2009) [12]

продолжительность жизни и скорость старения целого организма [8, 12].

4. Гены долгожительства и старения

Выше были рассмотрены основные известные метаболические пути и приведены гены, определяющие процессы старения и долгожительства. Некоторые из этих генов уже рассмотрены нами в предыдущих обзорах в разделах, посвященных генам «биологических часов» [2, 4, 5], то есть генов, участие которых в процессах старения показано для самых разных организмов, включая человека. В последнее время число таких генов значительно увеличилось. Имеются списки генов и их полиморфизма, которые влияют на продолжительность жизни человека, сохранение здоровья и отсутствие болезней до 65 лет, гены, влияющие на биологический возраст человека, скорость ходьбы. Всего, по данным Национального центра биологической информации США, на 2007 г. насчитывалось 79 генов (таблица) [26]. К настоящему времени, благодаря внедрению новых эффективных методов идентификации генов-кандидатов, ассоциированных с МФЗ (см. раздел 5), число таких генов превысило несколько сотен. Основной прогресс в этой области связан с методом полногеномного анализа ассоциаций (Genome Wide Association Studies — GWAS) .

5.Идентификации генов-кандидатов мультифакторных заболеваний методом GWAS

Достижения геномики последних лет, безусловно, определяются появлением принципиально новых методов молекулярно-генетического анализа. Последние касаются не только высокопроизводительных секвенаторов ДНК нового поколения, позволяющих менее чем за неделю полностью «прочитывать» геном человека, но и новых методов поиска генов-маркеров МФЗ. К таким методам, прежде всего, относится метод полногеномного анализа ассоциаций (Genоme Wide Association Studies — GWAS), который явился настоящим прорывом в генетических исследованиях МФЗ. Метод основан на использовании результатов международной программы «Гаплоидный геном» («HapMap») и возможностях создания биочипов высокого разрешения.

Целью программы «Гаплоидный геном» было получение подробной генетической карты распределения в гаплоидном наборе всех 23 хромосом человека однонуклеотидных замен — SNP (Single Nucleotide Polymorphism). Последние, как извест-

но, представляют собой самые частые полиморфные варианты единичных нуклеотидов, которые встречаются, в среднем, с частотой 1 SNP на 400 пар оснований ДНК (нуклеотидов), при этом соседние или близко расположенные в ДНК одной хромосомы SNP наследуются блоками. Такой блок SNP и представляет собой гаплотип — аллельный набор нескольких локусов, расположенных на одной хромосоме (отсюда и название проекта «НарМар»), в котором каждый из картированных SNP выступает как самостоятельный молекулярный маркер. По сцеплению таких SNP-маркеров с исследованным признаком (болезнью, симптомом) определяют наиболее вероятные места локализации генов-кандидатов, мутации (полиморфизмы) которых ассоциированы с тем или иным МФЗ [3]. Предполагается, что, в конечном счете, из примерно 10 млн SNP, присутствующих в геноме каждого человека, будут отобраны около 500 тыс. маркерных SNP. Но и этого числа вполне достаточно, чтобы перекрыть картой SNP весь геном человека с целью картирования и идентификации новых генов [19]. Благодаря карте НарМар, которая включает SNP не только уже известных генов, но и SNP еще не идентифицированных генов, ученые получили мощный универсальный навигатор, необходимый для углубленного анализа генома каждого индивидуума, для быстрого и эффективного картирования генов, аллельные варианты которых предрасполагают к разным МФЗ.

Практическое внедрение результатов программы «Гаплоидный геном» стало возможным после появления технологии гибридизационных ДНК — биочипов высокой плотности, позволяющих проводить генотипирование сразу тысяч SNP-сайтов

водном образце ДНК. Зная точное положение каждого SNP на физической карте гаплоидного генома, такие чипы позволяют не только идентифицировать ген-кандидат, но и определять все SNP, ассоциированные с МФЗ [11, 19, 23].

Таким образом, принципом метода GWAS является сканирование сотен тысяч маркеров, расположенных на всех хромосомах человека. Благодаря картам гаплотипов, полученных в рамках проекта «HapMap», дизайн современных чипов включает максимальное количество ключевых снипов (SNPs) и позволяет оценить их сцепление с любым МФЗ, патологическим процессом или явлением,

втом числе вовлеченных и в процессы старения. Например, уже широко применяемые на практике чипы фирмы Иллюмина (www.illumina.com) включают 310 тыс. снипов (Illumina Hap310K) и позво-

ляют оценить частоту 81 % частых полиморфизмов

вевропейской популяции. Следующая разработка той же компании включает 550 тыс. точечных полиморфизмов (Illumina Hap550K) и покрывает более 90 % частых полиморфизмов [11, 19].

Полногеномный анализ ассоциаций проводится на больших когортах больных и здоровых (более 1 500–2 000 человек), что обеспечивает высокую достоверность (p<0,000005) результатов. Он включает несколько этапов. На первом

врезультате полногеномного анализа выявляют сотни ассоциаций, большинство из которых, после сотен тысяч независимых тестов, оказываются ложноположительными. На следующем этапе тем же методом анализируют ассоциации в другой независимой когорте больных и здоровых. Только результаты, подтвержденные в репликационной когорте, считаются достоверно положительными. Всего в настоящее время методом GWAS проведено сканирование ассоциаций около 300 разных МФЗ. Результаты этих исследований суммированы на сайте Национального института здоровья (США) — http://www.genome.gov/ GWAstudies/index.cfm?#1. Данные включают результаты GWAS, полученные с достоверностью p<1•10–5 и содержащие не менее 100 тыс. SNP. Они регулярно обновляются после публикации очередных результатов.

Таким образом, метод GWAS уверенно становится основным для поиска генов-кандидатов всех МФЗ. Начиная с 2007 г., когда появилась первая фундаментальная работа по поиску геновкандидатов МФЗ с помощью метода GWAS, на эту тему уже опубликовано свыше 350 сообщений,

вкоторых для 89 МФЗ зарегистрировано сцепление с 1 640 SNP [19]. Естественно, что все они посвящены наиболее тяжелым, обычно хроническим и трудноизлечимым болезням, многие из которых сопровождают процессы старения и зачастую являются причиной смерти. Появились фундаментальные сводки таких работ по отдельным нозологиям, например по остеопорозу (Genetic Determinants of Bone Fragility in European-American Premenopausal Women), метаболическому синдрому (Whole Genome Association Studies of Visceral Adiposity in the HABC Study), болезни Паркинсона (Genome Wide Association Studies in Familial Parkinson Disease) и многие другие. Особенно объемные исследования проведены для болезни Альцгеймера. Два исследования методом GWAS были проведены в два этапа на 16 тыс. индивидуумах. На первом этапе геномное сканирование было вы-

полнено на 3 941 больном и 7 848 здоровых, на втором — на сходных по численности, но других выборках больных и здоровых. В результате, наиболее высокие индексы сцепления были обнаружены для SNP гена АРОЕ, а также для двух ранее неизвестных генов CLU и PICALM [18]. В исследованиях на 9 492 индивидуумах аналогичным методом был идентифицирован новый ген TERC, кодирующий один из фрагментов теломеразы — фермента, ответственного за размеры теломерных участков хромосом. Аллельные варианты этого гена коррелировали с длиной теломер и со средней продолжительностью жизни. Предполагается, что гомозиготность по неблагоприятному малому аллелю TERC сокращает жизнь человека примерно на 7,5–8 лет [9].

Было также обнаружено, что индивиды с неблагоприятным сочетанным генотипом сразу трех генов (ангиотензинпревращающий фермент (ACE), аполипопротеин Е (АРОЕ) и фибриноген бета (FGB)) имеют почти в 4 раза больший риск ишемического инсульта, чем его частота в среднем в популяции [13].

Следует упомянуть и о других заметных открытиях в области предиктивной (персонализированной) медицины, имеющих прямое отношение к другим частым, преимущественно возрастным, МФЗ. Так, установлена четкая ассоциация минеральной плотности костей скелета (позвоночника) с геном арахидоновой 12-липоксигеназой [20]. В результате общегеномного скрининга 350 больных с остеопорозом, осложненным переломами, и 350 здоровых индивидуумов с последующей репликацией GWAS на 9 962 образцах ДНК других индивидуумов была доказана достоверная (р=6,39•10–6) ассоциация показателей минеральной плотности костной ткани с аллелем А1 гена алкогольдегидрогеназы 7 (ALDH7A1) [17]. Достаточно неожиданным была выявленная методом GWAS ассоциация остеопороза с полиморфизмом (Met158Val) гена СОМТ, вовлеченного в деградацию эстрадиола.

Многочисленные гены-кандидаты идентифицированы методом GWAS для диабета II типа [23]. Помимо уже хорошо известных генов-кандидатов этого заболевания [2], совершенно неожиданно были идентифицированы гены FTO и TCF7L2. Достоверность ассоциации последнего с диабетом II типа была почти невероятной (p<10–48). У пациентов с диабетом II типа, гомозиготных по Т-аллелю гена FTO, его экспрессия в инсулинпродуцирующих клетках панкреатических островков

(островков Лангерганса) оказалась в 5 раз выше нормы, что приводило к нарушению секреции инсулина, увеличивало наработку глюкозы клетками печени [29].

Существенный вклад внес данный метод и в генетику сердечно-сосудистых заболеваний — стенокардии и инфаркта миокарда. В частности, этим методом был установлен локус 9р21, в котором были идентифицированы два гена — ингибитора циклинзависимой киназы CDKN2A и CDKN2B, играющих, совместно с ростовым фактором TGF-β, ведущую роль в атеросклерозе коронарных сосудов, а также в локусе 6q25.1 ген митохондриальной C1 тетрагидрофолат синтазы (MTHFD1L), участвующий в синтезе пуринов и метионина. Интересно отметить, что в этих исследованиях не был идентифицирован такой важный ген-кандидат сердечной патологии, как ген аполипопротеина А (LPA), что, по-видимому, объясняется несовершенством биочипов, применявшихся в GWAS работах 2007 г. [23].

Значительны успехи данного метода и в поисках генов частых онкологических заболеваний. Установлены многочисленные гены-кандидаты, ассоциированные с раком молочной железы, —

FGFR2, TNRC9, MAP3K1, ISP1. Степень достоверности такой ассоциации для некоторых генов (FGFR2) ошеломляет — р<1079! С помощью этого метода установлены четыре полиморфных сайта, сочетание неблагоприятных аллельных вариантов которых в 2,5 раза увеличивает риск рака предстательной железы. Один из таких полиморфизмов локализован в гене TCF7L2, аллельный вариант которого, с одной стороны, увеличивает вероятность рака предстательной железы, а с другой — является протективным по отношению к диабету

IIтипа [16].

Ксожалению, эта революционная технология, насколько нам известно, пока недоступна в России. Между тем, учитывая существенные популяционные различия генетического полиморфизма, внедрение технологии общегеномного скрининга аллельных ассоциаций с целью идентификации генов-кандидатов МФЗ в нашей стране представляется настоятельно необходимым [2, 3].

6.Основные итоги поисков генов «старения

и долгожительства» методом GWAS

Принцип поиска генов-маркеров заключается в сравнении частоты определенного аллеля (аллелей) у больных с МФЗ с его частотой в контрольной популяции (группе). Аллель (ген) считается

сцепленным (ассоциированным) с заболеванием, если его частота в опытной группе достоверно отличается от таковой в контрольной. В случае поиска генов «старения и долгожительства» сравнение частот аллелей проводят между пожилыми людьми (обычно после 85 лет, а иногда столетних) и популяцией лиц среднего возраста. Нередко, помимо возраста, анализ ассоциаций проводят и по отдельным признакам, характеризующим или сопутствующим процессам старения (минеральная плотность костной ткани, возраст наступления менопаузы, скорость ходьбы, общие показатели здоровья и др.).

Одна из первых работ по поиску генов «старения» выполнена большой группой авторов еще в 2007 г. [26]. В работе использованы образцы ДНК от 1 345 членов 330 очень больших семей США (коллекция Фрамингхама), созданная для идентификации генов сердечно-сосудистых заболеваний. Коллекция включала 258 образцов ДНК исходной когорты и 1 087 ДНК-образцов их потомков. На момент исследования 713 человек имели возраст свыше 65 лет, а 149 уже умерли (средний возраст — 83 года). Основное внимание при оценке результатов геномного скрининга обращали на отдельные признаки, связанные или определяющие процессы старения и долгожительства, их наследуемость в семьях. В результате исследования установлена область LGVI хромосомы 4, содержащая 2 069 SNP, сцепленные с исключительно большой продолжительностью жизни. Продолжительность жизни четко ассоциирована с генами FOXO1a,

GAPDH, KL, LEPR, PON1, PSEN1, SOD2 и

WRN, а хорошее здоровье (отсутствие болезней до 65 лет) — с генами GHR, LEPR, MORF4L1, PON1, PTH и WRN/.Практически все гены долгожительства, идентифицированные в данном исследовании, были известны ранее с помощью других вариантов картирования. Выделены группы генов, связанные с оценкой биологического возраста скоростью ходьбы, возрастом менопаузы и пр. (см. таблицу). Обращало внимание, что некоторые гены были ассоциированы с несколькими разными возрастными процессами. Так, ген PON1 ассоциирован со здоровой жизнью и ее продолжительностью, ген SOX5 (мышечно-скелетные функции) — с биологическим возрастом и скоростью ходьбы, а гены FOXO3A и CYP19A1 — с наступлением естественной менопаузы [21]. К сожалению, использованный в работе чип 100K\Affimetrix GeneChip не перекрывал полностью весь геном человека. Отсутствие в нем соответствующих мар-

керных SNP можно объяснить тем, что гены ACE, Lamin A, SIRT2, SIRT3, роль которых в процессах старения ранее была показана независимыми методами на многих модельных организмах и даже человеке, не вошли в число генов, контролирующих процессы старения в данной работе. Не исключены, однако, и другие причины такого расхождения. Так, гены «старения» не были достоверно зарегистрированы в недавней работе Fr. Lescai и соавт. [24], просканировавших у 1 321 пожилого и у 1 140 молодых людей локус хромосомы 11р1.5 размером 2,5 Мб (миллиона пар нуклеотидов), где находится пять генов (HRAS1, SIRT3, TH, INS, IGF2), связь которых с продолжительностью жизни ранее была твердо установлена. В данной работе, однако, положительная ассоциация найдена только для SNP гена-SIRT3, тогда как для остальных степень ассоциации была невелика (p<0,05). Таким образом, по не совсем понятным причинам результаты репликативных исследований с применением метода GWAS далеко не всегда совпадают, однако его большие перспективы в исследовании генетических причин МФЗ, процессов старения и долгожительства не вызывают сомнения.

7. Перспективы исследований геномики старения

Сканирование генома методом GWAS знаменует начало качественно нового этапа предиктивной медицины. Метод позволяет существенно увеличить наборы генов-кандидатов разных МФЗ, в том числе генов, контролирующих процессы долголетия и старения. С его помощью уточняются гены, связь которых с МФЗ ранее была установлена другими методами, а также идентифицируются новые гены-кандидаты, анализ которых позволяет глубже понять патогенетические механизмы старения. Особый интерес представляет факт сцепления МФЗ или патологического процесса с SNP-сайтами, расположенными в интронных (некодирующих) областях генов и даже в межгенных промежутках. На долю таких сайтов приходится до 40 % всех выявляемых SNP. Проведенное недавно сравнение результатов полногеномного секвенирования геномов нескольких семей позволило сделать вывод, что эти полиморфные сайты могут влиять на конформационные свойства хроматина, в результате чего изменяется транскрипционная активность соответствующих генов, то есть часть эпигенетических изменений контролируется самим геномом [22].

Таким образом, метод GWAS открывает новые возможности не только для полногеномного поис-

ка всех генов-кандидатов, но и позволяет определить ДНК-сайты эпигенетической регуляции их экспрессии. Естественно, что новые гены и ранее неизвестные SNP, ассоциированные с МФЗ

истарением, открывают новые горизонты перед функциональной геномикой для изучения сложных метаболических путей патогенетических процессов.

Всвете приведенных данных, реальным уже сегодня представляется разработка и внедрение генетического паспорта активного долголетия и продолжительности жизни. Напомним, что генетический паспорт — индивидуальная база ДНКданных, содержащая информацию об уникальных генетических особенностях каждого человека, определяющих его предрасположенность к тем или иным заболеваниям, снижающим качество жизни, уменьшающим период активного долголетия, ускоряющим естественные процессы старения [2]. Конечной целью такой программы явилась бы разработка алгоритма индивидуального генетического обследования, позволяющая совмещать индивидуальные особенности генома каждого человека, его биохимическую, физиологическую и психическую уникальность с достижениями геронтологии и медицины — антистарения. Для достижения этой цели в России необходимо: 1) создать коллекции ДНК больных с наиболее частыми тяжелыми МФЗ заболеваниями (не менее 2 тыс. образцов на каждое заболевание) и репрезентативные группы заведомо здоровых индивидуумов (не менее 1 тыс.); 2) провести идентификацию генов-кандидатов и анонимных генетических локусов соответствующих болезней путем общегеномного скрининга ассоциаций методом GWAS; 3) разработать биочипы, удобные для массовой диагностики наследственной предрасположенности к тяжелым хроническим заболеваниям – основным причинам инвалидизации

исокращения продолжительности жизни; 4) создать банки ДНК долгожителей, лиц среднего возраста и новорожденных (около 1 тыс. образцов в каждой группе); 5) провести идентификацию

генов-кандидатов и анонимных SNP-сайтов, ассоциированных с долгожительством; 6) сравнить экспрессионные профили генов-кандидатов с результатами биохимических, физиологических и других лабораторных анализов для уточнения критериев идентификации слабого метаболического звена в геноме каждого человека; 7) разработать алгоритм, позволяющий совмещать особенности индивидуального генома с уже известными способами продления жизни и активного долголетия: ограничение энергетической ценности питания,

персонифицированная диета, антистрессовая терапия, занятия спортом, прием геропротекторов;

8)разработать нанобиочипы для тестирования особенностей индивидуальной чувствительности к лекарственным препаратам, подбора оптимальных геропротекторов и их индивидуальной дозировки;

9)на основе биоинформатики и компьютерного программирования создать генетический паспорт здоровья и долголетия, совмещающий результаты тестирования наследственной предрасположенности к МФЗ с данными тестирования генов старения и долголетия; 10) разработать компьютеризированный вариант индивидуальной генетической

программы активного долголетия и максимальной продолжительности жизни.

Заключение

Появление новых методов молекулярногенетического анализа, углубленные исследования уже известных метаболических цепей позволили существенно расширить наши знания о патогенетических механизмах МФЗ, старения и долгожительства. Получены принципиально новые данные, уточняющие важную роль в процессах старения инсулинового сигнального пути, существенно уточнены биомеханизмы долголетия и задержки процессов старения, связанные с ограничением энергетической ценности питания. Приведены данные, свидетельствующие против известной теории оксидативного стресса, вместо которой предлагается более универсальная «зеленая теория старения». Согласно последней, старение рассматривается как результат макромолекулярных нарушений, вызванных действием самых разных эндогенных и экзогенных веществ и токсичных продуктов метаболизма, включая и оксидативный стресс, и свободные радикалы, а продолжительность жизни определяется скоростью, с которой повреждающие вещества удаляются из организма, и эффективностью исправления повреждений. Особенно большое внимание сегодня уделяется синдрому клеточного старения, обусловленного наличием в организме неделящихся и стареющих клеток, прогрессивное накопление которых определяет продолжительность жизни и скорость старения всего организма. Однако наиболее важные качественные изменения в исследованиях генетической природы МФЗ и процессов старения, безусловно, связаны с внедрением метода общегеномного скрининга ассоциаций — GWAS. Метод уверенно становится основным в поисках генов-кандидатов всех МФЗ, а также генов «старения и активного долголетия».

Его успешное внедрение позволило в значительной мере решить две основные проблемы картирования генов-кандидатов МФЗ — полноту выявления всех генов, ассоциированных с определенной патологией, и достоверность результатов выявленных ассоциаций. Принимая во внимание многочисленность групп сравнения (1 тыс. и более больных и здоровых для каждого МФЗ), достоверность полученных результатов нередко приближается к абсолютной (p<10–9–20).

Вместе с тем, этот метод пока далек от совершенства. По не совсем понятным причинам результаты репликативных исследований с применением метода GWAS далеко не всегда совпадают. Несмотря на определенные методические, организационные и другие сложности, исследования по идентификации генов-кандидатов МФЗ

идругих патологических состояний, включая болезни старения, с помощью геномного скрининга активно продолжаются. Предполагается, что пик таких исследований будет достигнут в этом году, когда появятся списки генов, ассоциированных не только со старением, но и с умственным развитием, религиозностью, политическими и потребительскими предпочтениями и другими психофизиологическими качествами человека. В какой мере эти результаты будут достоверны, как их можно будет верифицировать или использовать на практике — пока не ясно.

Таким образом, большие перспективы исследований генетических причин старения и долгожительства методом GWAS очевидны, как очевидна

инастоятельная необходимость внедрения этой технологии в России.

Своевременно уже сейчас начать работу по созданию современных (не менее 1 тыс. образцов на каждое МФЗ) банков ДНК-данных; сравнить уже известные в российской популяции гены МФЗ, а также гены старения и долгожительства, с таковыми (уже идентифицированными методом GWAS) в других популяциях; провести тестирование полиморфизма новых генов-кандидатов, ассоциированных с МФЗ и старением, по данным зарубежных центров; создать отечественные молекулярно-генетические центры общегеномного скрининга ассоциаций. Нет сомнения, что такая работа может с успехом проводиться в рамках предлагаемой программы.

Литература

1. Анисимов В. Н. Молекулярные и физиологические механизмы старения. СПб.: Наука, 2008.

2.Баранов В. С. Генетический паспорт — основа индивидуальной и предиктивной медицины. Л.: Н-Л, 2009.

3.Баранов В. С. Геномика на пути к предиктивной меди-

цине // Acta Natur. 2009. № 3. С. 77–90.

4.Баранов В. С., Баранова Е. В. Генетический паспорт — основа активного долголетия и максимальной продолжительности жизни // Успехи геронтол. 2009. Т. 22. № 1. С. 84–91.

5.Баранов В. С., Баранова Е. В. Генетические аспекты старения // Успехи геронтол. 2007. Т. 20. № 2. С. 26–34.

6.Глотов О. С., Баранов В. С. Генетический полиморфизм

истарение // Успехи геронтол. 2007. Т. 20. № 2. С. 35–55.

7.Москалев А. А. Старение и гены. СПб.: Наука, 2008.

8.Burton D. G. Cellular senescence, aging and disease // In: Age, Dordrecht, Netherland, 2009. Vol. 31. P. 1–9.

9.Codd V., Mangino M., Van der Harst P. et al. Common variants near TERC are associated with mean telomere length // Nat. Genet. 2010. Vol. 42. № 3. P. 197–199.

10.Doonan R., McElwee J. J., Matthijssens F. et al. Against the oxidative damage theory of ageing: superoide dismutases protect againstoxidative stress but have little or no effect on life span in Caenorhabiditis elegans // Genes and Develop. 2008. Vol. 22.

P. 3236–3241.

11.Fallin M. D., Matteini A. Genetic epidemiology in aging research // J. Geront. A Biol. Sci. Med. Sci. 2009. Vol. 64A. № 1. P. 47–60.

12.Faragher R. G. A., Sheerin A. N., Ostler E. L. Can we intervene in human aging? // Expert Reviews. 2009. Vol. 11. P. 1–13.

13.Gao X., Yang H., ZhiPing T. Association studies of genetic polymorphism, environmental factors and their interaction in ischemic stroke // Neurosci. Lett. 2006. Vol. 398. P. 172–177.

14.Gems D., McElwee J. J. Broad spectrum detoxification: the major longevity assurance process regulated by insulin/IGF-1 signaling? // Mech. Aging Dev. 2005. Vol. 126. P. 381–387.

15.Gems D. Aging and oxidants in the nematode Caenorhabiditis elegans // In: Redox metabolism and longevity relationship in animals and plants. SEB Experimental Biology Series.

Taylor & Francies Group, Abington, UK, 2009. Vol. 62. P. 31–47.

16.Gudmundsson J., Sulem P., Steinthorsdottir V. et al. Two variants on chromosome 17 confer prostate cancer risk, and the one in TCF2 protects against type 2 diabetes // Nat. Genet. 2007. Vol. 39. P. 977–983.

17.Guo Y., Tan L.-J., Lei S.-F. et al. Genome-wide association study identifies ALDH7A1 as a novel susceptibility gene for osteoporosis // PLoS Genet. 2010. Vol. 6. № 1.

18.Harold D., Abraham R., Hollingworth P. et al. Genome-wide association study identifies variants at CLU and PICALM associated with Alzheimer’s disease // Nat. Genet. 2009. Oct. Vol. 41.

№ 10. P. 1088–1093.

19.Hindorff L. A., Sethupathy P., Junkins H. A. et al. Potential etiologic and functional implications of genome-wide association loci for human diseases and traits // Proc. nat. Acad. Sci. USA. 2009. Vol. 106. № 23. P. 9362–9367.

20.Ichikawa S., Koller D. L., Johnson M. L. et al. ALOX12, but not ALOX15, is associated with BMD in white men and women // J. Bone Miner. Res. 2006. Apr. Vol. 21. № 4. P. 556–564.

21.Identification of genetic variants affecting age at menopause could help improve fertility treatment // ScienceDaily March 26, 2010. http://www.sciencedaily.com/releaes/2009/05/090525105425.htm

22.Katsnelson A. Epigenetics drives phenotype? // The Scientist. 2010; http://www.thescientist.com

23.Kronenberg F. Genome-wide association studies in agingrelated processes such as diabetes mellitus, atherosclerosis and cancer // Ann. Rev. Biogeront. 2008. Vol. 43. Iss. 1. P. 39–43.

24.Lescai Fr., Blanche H., Nebel A. et al. Human Longevity and 11.p15.5: a study in 1321 centenarians // Europ. J. Hum. Genet. 2009. Vol. 17. P. 1515–1519.

25.Lewis R., Zhdanov R. I. Centenarians as stem cell donors // Amer. J. Bioethics. 2009. Vol. 9. № 11. P. 1–3.

26.Lunetta K. L., D’Agostino R. B., Karasik D. et al. Genetic correlates of longevity and selected age-related phenotypes: a genome-wide association study in a Framingham Study // BMC Med.Genet. 2007. Vol. 8. (Suppl. 1). P. S.13.

27.McElwee J. J., Scott T. M., Spenser L. et al. Evolutionary conservation of regulated longevity assurance mechanisms // Genome Biol. 2007. Vol. 8. P. R132.

28.Olshansky S. L., Perry D., Miller R. A., Batler R. N. The longevity dividend // The Scientist. 2009. Vol. 20. № 3. P. 28.

29.Saxena R., Voight B. F., Lyssenko V. et al. Genomewide association analysis identifies loci for type 2 diabetes and triglyceride levels // Science. 2007. P. 1331–1336.

30.Suh P., Melon T., Casio D. et al. Functionally significant insulin-like growth factor I receptor mutations in centenarians // PNAS. 2008. Vol. 105. № 9. P. 3438–3442.

31.Wei M., Fabrizio P., Hu J. et al. Life span extension by calorie restriction depends on Rim15 and transcription factors downstream of Ras/PKA, Tor, and Sch9 // PLoS Genet. 2008. Vol. 4.

№1; e13. doi:10.1371/journal.pgen.0040013.

32.Willcox B. J., Curb J. D., Masak K. H. Midlife risk factors and survival in men // J.A.M.A. 2006. Vol. 296. P. 2343–2350.

33.Willcox B. J., Donlon T. A., He Q. et al. FOXO3A is strongly associated with human longevity // PNAS. 2008. Vol. 105.

№37.13987–13992.

34.Zielinska E. How free radicals make us old // The Scientist. 2008. Vol. 19. № 5. P. 37.